payamvha/North_RAG huggingface dataset:
نایینی با طبایع الاستبداد عبدالرحمن کواکبی پرداخته است. ابناوی ضمن مقایسه دو اثر، در نتیجه مقاله اش چنین می‌نگارد: بررسی دو کتاب نشان می‌دهد که تنبیه الامّة بر خلاف طبایع الاستبداد، دارای سبک خاصی است. قواعد اصولی و فقهی شیعه در آن به کار رفته است؛ منابع آن قرآن، احادیث نبوی، خطبه‌ها و نامه‌های امام علی علیه السلام، برخی از خطبه‌های حسین علیه السلام، سنَّت امامان معصوم، دیدگاه‌های حکیمان مسلمان مانند خواجه نصیر طوسی و گاه اندیشه‌های سیاسی ایران باستان است. جهت‌گیری آن مبتنی بر نگرش شیعی است و بسیار بدیعتر
جهت‌گیری آن مبتنی بر نگرش شیعی است و بسیار بدیعتر و منظمتر از طبایع الاستبداد است. جمع‌آوری کتاب. شایعه جمع‌آوری کتاب به دستور مؤلف در منابع متعددی نقل شده است. با این حال صحت و چگونگی آن به درستی مشخص نیست و دلایل متفاوتی نیز در مورد آن نقل شده و برخی نیز آن را به مخالفان مشروطه نسبت داده‌اند. یکی از فرزندان نائینی در دهه ۷۰ شمسی این موضوع را به شدت تکذیب کرده و اظهار کرده که این داستان را در ایران شنیده است. از انگیزه‌هایی که برای صدور فرمان جمع‌آوری کتاب آورده‌اند اینست که آن را با مقام و موقعیت خود در
آورده‌اند اینست که آن را با مقام و موقعیت خود در عرصه مرجعیت منافی می‌دید یا اینکه با وجود این کتاب به عنوان یک شخصیت سیاسی و نه یک شخصیت دینی شهرت پیدا می‌کرد. البته چاپ دوم این اثر یک‌سال بعد از انتشار چاپ اول در تهران و در کارخانه مشهدی خداداد باسمه‌چی انجام شد. انتشار و ترجمه. سید محمود طالقانی و داود فیرحی به ترتیب در سال‌های ۱۳۳۴ و ۱۳۹۴ این رساله را تصحیح و چاپ کرده‌اند. "تنبیه الامه" چند بار به عربی نیز ترجمه شده است: فهرست. تنبیه الامه در یک دیباچه، پنج فصل و یک خاتمه نوشته شده است.
همان‌طور که می‌دانیم مسئله یافتن کوتاهترین مسیر، یک مسئله بهینه سازیست که گاه حل آن بسیار دشوار است و گاه نیز بسیار زمانبر. برای مثال مسئله فروشنده دوره گرد را نیز می‌توان مطرح کرد. در این روش(ACo)، مورچه‌های مصنوعی به‌وسیلهٔ حرکت بر روی نمودار مسئله و با باقی گذاشتن نشانه‌هایی بر روی نمودار، همچون مورچه‌های واقعی که در مسیر حرکت خود نشانه‌های باقی می‌گذارند، باعث می‌شوند که مورچه‌های مصنوعی بعدی بتوانند راه‌حل‌های بهتری را برای مسئله فراهم نمایند. همچنین در این روش می‌توان توسط مسائل محاسباتی-عددی بر مبنای
این روش می‌توان توسط مسائل محاسباتی-عددی بر مبنای علم احتمالات بهترین مسیر را در یک نمودار یافت. روش که از رفتار مورچه‌ها در یافتن مسیر بین محل لانه و غذا الهام گرفته شده؛ اولین بار در ۱۹۹۲ توسط مارکو دوریگو (Marco Dorigo) در پایان نامهٔ دکترایش مطرح شد... مقدمه. الگوریتم کلونی مورچه الهام گرفته شده از مطالعات و مشاهدات روی کلونی مورچه هاست. این مطالعات نشان داده که مورچه‌ها حشراتی اجتماعی هستند که در کلونی‌ها زندگی می‌کنند و رفتار آن‌ها بیشتر در جهت بقاء کلونی است تا در جهت بقاء یک جزء از آن. یکی از
کلونی است تا در جهت بقاء یک جزء از آن. یکی از مهم‌ترین و جالبترین رفتار مورچه‌ها، رفتار آن‌ها برای یافتن غذا است و به ویژه چگونگی پیدا کردن کوتاهترین مسیر میان منابع غذایی و آشیانه. این نوع رفتار مورچه‌ها دارای نوعی هوشمندی توده‌ای است که اخیراً مورد توجه دانشمندان قرار گرفته‌است در دنیای واقعی مورچه‌ها ابتدا به‌طور تصادفی به این سو و آن سو می‌روند تا غذا بیابند. سپس به لانه بر می‌گردند و ردّی از فرومون (Pheromone) به جا می‌گذارند. چنین ردهایی پس از باران به رنگ سفید در می‌آیند و قابل رویت اند. مورچه‌های
به رنگ سفید در می‌آیند و قابل رویت اند. مورچه‌های دیگر وقتی این مسیر را می‌یابند، گاه پرسه زدن را رها کرده و آن را دنبال می‌کنند. سپس اگر به غذا برسند به خانه بر می‌گردند و رد دیگری از خود در کنار رد قبل می‌گذارند؛ و به عبارتی مسیر قبل را تقویت می‌کنند. فرومون به مرور تبخیر می‌شود که از سه جهت مفید است: لذا وقتی یک مورچه مسیر کوتاهی (خوبی) را از خانه تا غذا بیابد بقیهٔ مورچه‌ها به احتمال زیادی همان مسیر را دنبال می‌کنند و با تقویت مداوم آن مسیر و تبخیر ردهای دیگر، به مرور همهٔ مورچه‌ها هم مسیر می‌شوند. هدف
دیگر، به مرور همهٔ مورچه‌ها هم مسیر می‌شوند. هدف الگوریتم مورچه‌ها تقلید این رفتار توسط مورچه‌هایی مصنوعی ست که روی نمودار در حال حرکت اند. مسئله یافتن کوتاه‌ترین مسیر است و حلالش این مورچه‌های مصنوعی اند. از کابردهای این الگوریتم، رسیدن به راه حل تقریباً بهینه در مسئله فروشنده دوره‌گرد است. به طوری که انواع الگوریتم مورچه‌ها برای حل این مسئله تهیه شده. زیرا این روش عددی نسبت به روشهای تحلیلی و genetic در مواردی که نمودار مدام با زمان تغییر کند یک مزیت دارد؛ و آن این که الگوریتمی ست با قابلیت تکرار؛ و لذا
و آن این که الگوریتمی ست با قابلیت تکرار؛ و لذا با گذر زمان می‌تواند جواب را به‌طور زنده تغییر دهد؛ که این خاصیت در روتینگ شبکه‌های کامپیوتری و سامانه حمل و نقل شهری مهم است. در مسئله فروشنده دوره گرد باید از یک شهر شروع کرده، به شهرهای دیگر برود و سپس به شهر مبدأ بازگردد بطوریکه از هر شهر فقط یکبار عبور کند و کوتاهترین مسیر را نیز طی کرده باشد. اگر تعداد این شهرها n باشد در حالت کلی این مسئله از مرتبه (n-1)! است که برای فقط ۲۱ شهر زمان واقعاً زیادی می‌برد: روز۱۰۱۳*۷/۱ = S۱۰۱۶*۴۳۳/۲ = ms۱۰*۱۰۱۸*۴۳۳/۲ =!۲۰
روز۱۰۱۳*۷/۱ = S۱۰۱۶*۴۳۳/۲ = ms۱۰*۱۰۱۸*۴۳۳/۲ =!۲۰ با انجام یک الگوریتم برنامه سازی پویا برای این مسئله، زمان از مرتبه نمایی به دست می‌آید که آن هم مناسب نیست. البته الگوریتم‌های دیگری نیز ارائه شده ولی هیچ‌کدام کارایی مناسبی ندارند. ACO الگوریتم کامل و مناسبی برای حل مسئله TSP است. مزیتهای ACO. " &lt;تبخیر شدن فرومون&gt; و "&lt;احتمال-تصادف&gt;"به مورچه‌ها امکان پیدا کردن کوتاهترین مسیر را می‌دهد. این دو ویژگی باعث ایجاد انعطاف در حل هرگونه مسئله بهینه‌سازی می‌شوند. مثلاً در گراف شهرهای مسئله فروشنده دوره
می‌شوند. مثلاً در گراف شهرهای مسئله فروشنده دوره گرد، اگر یکی از یالها (یا گره‌ها) حذف شود الگوریتم این توانایی را دارد تا به سرعت مسیر بهینه را با توجه به شرایط جدید پیدا کند. به این ترتیب که اگر یال (یا گره‌ای) حذف شود دیگر لازم نیست که الگوریتم از ابتدا مسئله را حل کند بلکه از جایی که مسئله حل شده تا محل حذف یال (یا گره) هنوز بهترین مسیر را داریم، از این به بعد مورچه‌ها می‌توانند پس از مدت کوتاهی مسیر بهینه (کوتاهترین) را بیابند. کاربردهای ACO. از کاربردهای ACO می‌توان به بهینه کردن هر مسئله‌ای که نیاز
ACO می‌توان به بهینه کردن هر مسئله‌ای که نیاز به یافتن کوتاهترین مسیر دارد، اشاره نمود: ۱. مسیر یابی داخل شهری و بین شهری. ۲. مسیر یابی بین پست‌های شبکه‌های توزیع برق ولتاژ بالا. ۳. مسیر یابی شبکه‌های کامپیوتری. ۴. استفاده از وب. ۵. استفاده ازACOدربهینه سازی شبکه‌های توزیع آب ۶. لبه یابی تصاویر الگوریتم. پروسهٔ پیدا کردن کوتاه‌ترین مسیر توسط مورچه‌ها، ویژگی‌های بسیار جالبی دارد، اول از همه قابلیت تعمیم زیاد و خود- سازمانده بودن آن است. در ضمن هیچ مکانیزم کنترل مرکزی ای وجود ندارد. ویژگی دوم قدرت زیاد آن
کنترل مرکزی ای وجود ندارد. ویژگی دوم قدرت زیاد آن است. سیستم شامل تعداد زیادی از عواملی است که به تنهایی بی‌اهمیت هستند بنابراین حتی تلفات یک عامل مهم، تأثیر زیادی روی کارایی سیستم ندارد. سومین ویژگی این است که، پروسه یک فرایند تطبیقی است. از آنجا که رفتار هیچ‌کدام از مورچه‌ها معین نیست و تعدادی از مورچه‌ها همچنان مسیر طولانی‌تر را انتخاب می‌کنند، سیستم می‌تواند خود را با تغییرات محیط منطبق کند و ویژگی آخر اینکه این پروسه قابل توسعه است و می‌تواند به اندازهٔ دلخواه بزرگ شود. همین ویژگی‌ها الهام بخش طراحی
دلخواه بزرگ شود. همین ویژگی‌ها الهام بخش طراحی الگوریتم‌هایی شده‌اند که در مسائلی که نیازمند این ویژگی‌ها هستند کاربرد دارند. اولین الگوریتمی که بر این اساس معرفی شد، الگوریتم ABC بود. چند نمونه دیگر از این الگوریتم‌ها عبارتند از: AntNet,ARA,PERA,AntHocNet. انواع مختلف الگوریتم بهینه‌سازی مورچگان. در پایین تعدادی از انواع شناخته شده از الگوریتم بهینه‌سازی مورچگان را معرفی می‌کنیم: ۱- سیستم مورچه نخبگان: در این روش بهترین راه حل کلی در هر تکرار فرمون آزاد می‌کند. همچنین این روش برای تمام مورچه‌های مصنوعی
می‌کند. همچنین این روش برای تمام مورچه‌های مصنوعی باید انجام شود. ۲- سیستم مورچه ماکسیموم – مینیمم: یک مقدار کمینه و بیشینه برای فرمون تعیین کرده و فقط در هر مرحله بهترین جواب این مقدار را آزاد می‌کند و تمام گره‌های مجاور ان به مقدار فرمون بیشینه مقدار دهی اولیه می‌شوند. ۳- سیستم کلونی مورچه: که در بالا توضیحات کافی داده شده‌است. ۴- سیستم مورچه بر اساس رتبه: تمام راه حل‌های بدست آماده بر اساس طول جواب رتبه‌بندی می‌شوند و بر اساس همین رتبه‌بندی مقدار فرمون آزاد سازی شده توسط آن‌ها مشخص خواهد شد و راه حل با
سازی شده توسط آن‌ها مشخص خواهد شد و راه حل با طول کمتر از راه حل دیگر با طول بیشتر مقدار فرمون بیشتری آزاد می‌کند. ۵ - سیستم مورچه متعامد مداوم: در این روش مکانیزم تولید فرمون به مورچه اجازه می‌دهد تا برای رسیدن به جواب بهتر و مشترک با بقیه مورچه‌ها جستجو انجام دهد با استفاده از روش طراحی متعامد مورچه می‌تواند در دامنه تعریف شده خود به صورت مداوم برای بدست آوردن بهترین جواب جستجو کند که این عمل به هدف رسیدن به جواب بهینه و صحیح ما را نزدیک می‌کند. روش طراحی متعامد می‌تواند به دیگر روش‌های جستجو دیگر گسترش
متعامد می‌تواند به دیگر روش‌های جستجو دیگر گسترش پیدا کنند تا به مزیت‌های این روش‌های جستجو اضافه کند. منابع. کورش عشقی؛ مهدی کریمی نسب؛ تحلیل الگوریتمها و طراحی روشهای فرابتکاری؛ انتشارات دانشگاه شریف؛ ۱۳۹۵
تک‌گویی‌های واژن یک نمایشنامه چند اپیزودی است که توسط ایو انسلر نویسنده فمینیست آمریکایی نوشته شده و تاکنون در بیش از ۱۲۰ کشور اجرا و به ۴۵ زبان ترجمه شده است. انسلر این نمایشنامه را در ۱۹۹۶ نوشته و چندین بار مورد ویرایش قرار داده و تک‌گویی‌های را نیز به آن افزوده است. او تک‌گویی‌های واژن را نخستین بار ۳ اکتبر همان سال در نیویورک به اجرا درآورده است. او برای نوشتن این نمایشنامه با بیش از ۲۰۰ زن مصاحبه کرده است. تک‌گویی‌های واژن شامل تعدادی تک‌گویی است که توسط چند زن انجام می‌شود و در هر یک از آن‌ها زنی در
چند زن انجام می‌شود و در هر یک از آن‌ها زنی در مورد مسائل مرتبط با واژن خود چون سکس، عشق، تجاوز جنسی، عادت ماهانه، ناقص سازی جنسی، خودارضایی، زایمان و ارگاسم صحبت می‌کند. بازیگران. انسلر در ابتدا به تنهایی کل تک‌گویی‌ها را اجرا می‌کرد، اما پس از مدتی اجرای آن را با سه بازیگر متفاوت شروع کرد و در سال‌های اخیر برای هر یک از تک‌گویی‌ها بازیگر متفاوتی اجرا می‌کند. سوزان ساراندون، ووپی گلدبرگ، کیت بلانشت و کیت وینسلت از بازیگران سرشناسی هستند که در این نمایش ایفای نقش کرده‌اند. ممنوعیت. اجرای این نمایش در
ایفای نقش کرده‌اند. ممنوعیت. اجرای این نمایش در تعدادی از کشورها از جمله اوگاندا، مالزی و چین ممنوع شده است.
روش بهینه‌سازی ازدحام ذرات یا به اختصار PSO، یک روش سراسری بهینه‌سازی است که با استفاده از آن می‌توان با مسائلی که جواب آن‌ها یک نقطه یا سطح در فضای n بعدی می‌باشد، برخورد نمود. در اینچنین فضایی، فرضیاتی مطرح می‌شود و یک سرعت ابتدایی به آن‌ها اختصاص داده می‌شود، همچنین کانال‌های ارتباطی بین ذرات در نظر گرفته می‌شود. سپس این ذرات در فضای پاسخ حرکت می‌کنند، و نتایج حاصله بر مبنای یک «ملاک شایستگی» پس از هر بازهٔ زمانی محاسبه می‌شود. با گذشت زمان، ذرات به سمت ذراتی که دارای ملاک شایستگی بالاتری هستند و در گروه
که دارای ملاک شایستگی بالاتری هستند و در گروه ارتباطی یکسانی قرار دارند، شتاب می‌گیرند. علی‌رغم اینکه هر روش در محدوده‌ای از مسائل به خوبی کار می‌کند، این روش در حل مسائل بهینه‌سازی پیوسته موفقیت بسیاری از خود نشان داده‌است. انواع الگوریتم ازدحام ذرات. الگوریتم ازدحام ذرات پیوسته. مقدمه. الگوریتم PSO یک الگوریتم جستجوی جمعی است که از روی رفتار اجتماعی دسته‌های پرندگان مدل شده‌است. در ابتدا این الگوریتم به منظور کشف الگوهای حاکم بر پرواز هم‌زمان پرندگان و تغییر ناگهانی مسیر آن‌ها و تغییر شکل بهینهٔ دسته به
ناگهانی مسیر آن‌ها و تغییر شکل بهینهٔ دسته به کار گرفته شد. در PSO، ذرات در فضای جستجو جاری می‌شوند. تغییر مکان ذرات در فضای جستجو تحت تأثیر تجربه و دانش خودشان و همسایگانشان است؛ بنابراین موقعیت دیگر توده ذرات روی چگونگی جستجوی یک ذره اثر می‌گذارد. نتیجهٔ مدل‌سازی این رفتار اجتماعی فرایند جستجویی است که ذرات به سمت نواحی موفق میل می‌کنند. ذرات از یکدیگر می‌آموزند و بر مبنای دانش بدست آمده به سمت بهترین همسایگان خود می‌روند اساس کار PSO بر این اصل استوار است که در هر لحظه هر ذره مکان خود را در فضای جستجو
که در هر لحظه هر ذره مکان خود را در فضای جستجو با توجه به بهترین مکانی که تاکنون در آن قرار گرفته‌است و بهترین مکانی که در کل همسایگی‌اش وجود دارد، تنظیم می‌کند. راه حل یک مسأله یک فرد در نظر گرفته می‌شود، یک انسانی که بال دارد و می‌تواند پرواز کند. یک انسان بال‌دار که در فضای مسئله، فضایی که در آن کلی راه‌حل وجود دارد از راه‌حل خوب خوب هست تا راه‌حل بد بد می‌تواند پرواز کند. هوش جمعی. هوش جمعی خاصیتی است سیستماتیک که در این سیستم، عامل‌ها به‌طور محلی با هم همکاری می‌نمایند و رفتار جمعی تمام عامل‌ها باعث
همکاری می‌نمایند و رفتار جمعی تمام عامل‌ها باعث یک همگرایی در نقطهای نزدیک به جواب بهینه سراسری می‌شود نقطه قوت این الگوریتم‌ها عدم نیاز آن‌ها به یک کنترل سراسری می‌باشد. هر ذره) عامل) در این الگوریتم‌ها خود مختاری نسبی دارد که می‌تواند در سراسر فضای جواب‌ها حرکت کند و می‌بایست با سایر ذرات (عامل‌ها) همکاری داشته باشد. دو الگوریتم مشهور هوش جمعی، بهینه‌سازی لانه مورچگان و بهینه‌سازی توده ذرات می‌باشند. از هر دو این الگوریتم‌ها می‌توان برای تعلیم شبکه‌های عصبی بهره برد . اولین الگوریتم ازدحام ذرات. در سال
بهره برد . اولین الگوریتم ازدحام ذرات. در سال ۱۹۹۵ ابرهارت و کندی برای اولین بار PSO به عنوان یک روش جستجوی غیر قطعی برای بهینه‌سازی تابعی مطرح گشت این الگوریتم از حرکت دسته جمعی پرندگانی که به دنبال غذا می‌باشند، الهام گرفته شده‌است. گروهی از پرندگان در فضایی به صورت تصادفی دنبال غذا می‌گردند. تنها یک تکه غذا در فضای مورد جستجو وجود دارد. هر راه حل که به آن یک ذره گفته می‌شود، PSO در الگوریتم معادل یک پرنده در الگوریتم حرکت جمعی پرندگان می‌باشد. هر ذره یک مقدار شایستگی دارد که توسط یک تابع شایستگی محاسبه
مقدار شایستگی دارد که توسط یک تابع شایستگی محاسبه می‌شود. هر چه ذره در فضای جستجو به هدف (غذا در مدل حرکت پرندگان) نزدیکتر باشد، شایستگی بیشتری دارد. همچنین هر ذره دارای یک سرعت است که هدایت حرکت ذره را بر عهده دارد. هر ذره با دنبال کردن ذرات بهینه در حالت فعلی، به حرکت خود در فضای مسئله ادامه می‌دهد. به ا ین شکل است که گروهٔ از ذرات در آغاز کار به صورت تصادفی به وجود می‌آیند و با به روز کردن نسل‌ها سعی در یافتن راه‌حل بهینه می‌نمایند. در هر گام، هر ذره با استفاده از دو بهترین مقدار به روز می‌شود. اولین
استفاده از دو بهترین مقدار به روز می‌شود. اولین مورد، بهترین موقعیتی است که تاکنون ذره موفق به رسیدن به آن شده‌است. موقعیت مذکور شناخته و نگهداری می‌شود که این بهترین مقدار نوستالژی آن ذره نیز گفته می‌شود که آن را با pbest نمایش می‌دهیم. بهترین مقدار دیگری که توسط الگوریتم مورد استفاده قرار می‌گیرد، بهترین موقعیتی است که تاکنون توسط جمعیت ذرات بدست آمده‌است که آن را gbest می‌گوییم (هوش جمعی). پس از یافتن بهترین مقادیر، سرعت و مکان هر ذره با استفاده از رابطه ۶ و ۷به روز می‌شود. رابطه 6formula_1 رابطه 7
۶ و ۷به روز می‌شود. رابطه 6formula_1 رابطه 7 formula_2 سمت راست معادله ۶ از سه قسمت تشکیل شده‌است که قسمت اول، سرعت فعلی ذره است (formula_3) و قسمت‌های دوم (formula_4) و سوم (formula_5) میزان تغییر سرعت ذره و جهت آن به سمت بهترین تجربه شخصی (نوستالژی) و بهترین تجربه گروه (هوش جمعی) را به عهده دارند. اگر قسمت اول را در این معادله در نظر نگیریم (formula_3)، آنگاه سرعت ذرات تنها با توجه به موقعیت فعلی و بهترین تجربه ذره و بهترین تجربه جمع تعیین می‌شود و عملاً تأثیر سرعت کنونی و لختی آن حذف می‌شود. به این
تأثیر سرعت کنونی و لختی آن حذف می‌شود. به این ترتیب، بهترین ذره گروه، در جای خود ثابت می‌ماند و سایرین به سمت آن ذره حرکت می‌کنند. در واقع حرکت دسته جمعی ذرات بدون قسمت اول معادله ۶، پروسه ای خواهد بود که طی آن فضای جستجو به تدریج کوچک می‌شود و جستجویی محلی حول بهترین ذره شکل می‌گیرد. در مقابل اگر فقط قسمت اول معادله ۶ را در نظر بگیریم، ذرات راه عادی خود را می‌روند تا به دیواره محدوده برسند و به نوعی جستجویی سراسری را انجام می‌دهند. پارامترهای c1 و c2 (مقدار آن حدود ۲ است) میزان اهمیت و وزن هوش جمعی و
آن حدود ۲ است) میزان اهمیت و وزن هوش جمعی و نوستالژی را مشخص می‌کنند. پارامتر formula_7 با صفر قرار دادن یا ندادن پارامترهای c1 و c2 سه حالت مختلف زیر به وجود می‌آید: برای مقداردهی اولیه توسط رابطه ۸ عمل می‌کنیم. سرعت اولیه نیز طبق ۹ صفر است. رابطه 8 formula_8 رابطه 9 formula_9 شبه کد الگوریتم PSO: For each particle Initialize particle End For Do For each particle Calculate fitness value of the particle fp /*updating particle’s best fitness value so far)*/ If fp is better than pBest set current value as
If fp is better than pBest set current value as the new pBest End For /*updating population’s best fitness value so far)*/ Set gBest to the best fitness value of all particles For each particle Calculate particle velocity according equation Update particle position according equation End For While maximum iterations OR minimum error criteria is not attained اما در مورد شرط توقف باید گفت که راه‌های زیر موجود است: روش آخر به این صورت است که طبق رابطه ۱۰ می‌توان را بدست آورد. همان‌طور که گفته شدformula_10 یک
را بدست آورد. همان‌طور که گفته شدformula_10 یک مقدار بین ۰ و ۱ است و همین‌طور F بیشترین فاصله بین دو ذره در حالت کنونی است. رابطه 10 formula_11 مشکل اساسی اولین الگوریتم ازدحام ذرات. یک مشکل اساسی فرمول ارائه شده برای الگوریتم ازدحام ذرات اولیه اینست که دائماً سرعت افزایش می‌یابد و هیچ برنامه‌ای برای کاهش آن ارائه نشده‌است، درصورتیکه لازم است هر چه به بهینه سراسری نزدیک می‌شویم سرعت کمتر شود تا ذره ما از بهینه سراسری عبور نکند. برای این کار چند راه حل ارائه شده‌است. استفاده از سرعت بیشینه برشی. در این روش
شده‌است. استفاده از سرعت بیشینه برشی. در این روش برای جلوگیری از زیاد شدن بیش از اندازه سرعت، یک سرعت بیشینه تعریف می‌شود تا هرگاه سرعت به بیش از آن رسید برش داده شود. formula_12 استفاده از سرعت بیشینه تانژانت هایپربولیکی. در این روش از یک تابع تانژانت هیپربولیک برای محدود کردن سرعت به یک مقدار خاص استفاده می‌شود. تفاوت این حالت با حالت برشی اینست که در این حالت تابع ما مشتق پذیر در همهٔ نقاط است درحالیکه در حالت برشی مشتق پذیری از بین می‌رود. formula_13 در حالت برشی در نقطه برش مشتق پذیری از بین می‌رود؛
حالت برشی در نقطه برش مشتق پذیری از بین می‌رود؛ ولی در تانژانت هیپربولیک این مشکل وجود ندارد. استفاده از ضریب کاهنده سرعت. در این روش از یک ضریب که باید بین ۰ و ۱ باشد، استفاده می‌شود. در غیر این صورت اگر بیش از ۱ باشد، سرعت افزاینده خواهد بود. حال تعیین کردن خود این یک مسئله است که روش‌های متعددی برای آن وجود دارد. روش اول: روش دوم: در این روش باید را طوری تعیین کنیم که کمتر از ۱ شود. روش سوم: برای می‌توان ۰٫۹ را انتخاب کرد و برای مقدار ۰٫۲ مناسب است. روش چهارم: در این روش براساس مقدار شایستگی تغییر
روش چهارم: در این روش براساس مقدار شایستگی تغییر می‌کند که این روش مناسب تری از روش‌های بالا است. که شایستگی راه‌حل بهینه سراسری است. روش پنجم: در این روش که جدیدترین روش است یک پارامتر X خی که در کل سرعت ضرب می‌شود. استفاده از تابعی برحسب تکرار برای سرعت بیشینه. در این روش سعی می‌شود تا از یک سرعت بیشینه به صورت تابعی از تکرار استفاده شود. در این روش سرعت بیشینه طبق رابطه ۱۳ برای هر بعد جداگانه حساب می‌شود. این قابلیت باعث می‌شود که سرعت بیشینه با توجه به نیاز ما برای تنظیم وزن کاوش و انتفاع در هر تکرار
نیاز ما برای تنظیم وزن کاوش و انتفاع در هر تکرار مربوطه تعیین شود. الگوریتم ازدحام ذرات آسنکرون. الگوریتم ازدحام ذرات گفته شده نوع سنکرون بود، یک نوع دیگری از این الگوریتم وجود دارد که به آن آسنکرون گویند. در این حالت پس از محاسبه شایستگی هریک از ذرات اگر بهینه سراسری عوض شد بلافاصله به‌روزرسانی می‌شود. این کار باعث می‌شود که سرعت همگرایی تا حدودی افزایش یابد؛ ولی امکان پیاده‌سازی موازی را می‌گیرد. الگوریتم ازدحام ذرات تمام آگاه. ذرات با اطلاع هم و با هماهنگی حرکت می‌کنند و یک ذره حرکت بقیه را نیز در حرکت
حرکت می‌کنند و یک ذره حرکت بقیه را نیز در حرکت خودش دخالت می‌دهد. که یک عدد تصادفی است که به هر سرعت ذره یک‌وزن می‌دهد. در این حالت طبق رابطه هر ذره کاملاً کورکورانه بردار حرکت سایر ذرات را مد نظر قرار می‌دهد و با گرفتن برآیندی از جهت و اندازه حرکت همه، جهت و اندازه خود را بدست می‌آورد. الگوریتم ازدحام ذرات استخوان خالی. این الگوریتم نسبت به الگوریتم‌های قبلی خیلی سریع تر همگرا می‌شود و دارای دو نسخه است که در نسخه اول سرعت به شیوه زیر محاسبه می‌شود. نسخه اول: نسخه دوم: در این حالت در نیمی از حالات از روش
نسخه دوم: در این حالت در نیمی از حالات از روش استخوان خالی و در نیمی از الگوریتم ازدحام ذرات معمول استفاده می‌شود. الگوریتم ازدحام ذرات پیش کشیدن و پس زدن. در این الگوریتم ذره به سمت بهینه سراسری جذب می‌شود وقتی که به مقدار آستانه اول برسد، دفع می‌شود تا به جستجوی بیشتری بپردازد و این دفع شدن تا جایی ادامه پیدا می‌کند که به آستانه دوم برسد. عملیات جذب شدن با فرمول ۳۲ ولی دفع شدن با فرمول ۳۳ صورت می‌گیرد. الگوریتم ازدحام ذرات شکار و شکارچی. هنگامی که ذرات همگرا شوند یک پارامتر ترس اعمال می‌کنیم با احتمال که
شوند یک پارامتر ترس اعمال می‌کنیم با احتمال که باعث دور شدن ذرات از بهینه سراسری می‌شود و در نتیجه جستجو بیشتر می‌شود. الگوریتم ازدحام ذرات چندشروعه. در این روش عملاً یک ذره را جهش می‌دهیم. برای وقتی است که مقدار شایستگی در چند تکرار بهبودی ندارد. الگوریتم ازدحام ذرات دودویی. این یکی از الگوریتم‌هایی است که برای مسائل جایگذاری یا عدم جایگذاری استفاده می‌شود. برای این کار باید از یک نگاشت برای تبدیل از پیوسته به دودویی استفاده شود. برای مطالعه بیشتر. الگوریتم پرندگان یا اجتماع ذرات چیست؟
شن به سنگ‌ریزه خردتر از ریگ و درشت‌تر از ماسه گفته می‌شود. شن معمولاً در ساحل دریا و رود به راحتی یافت می‌شود. در مهندسی عمران بر اساس طبقه‌بندیِ ASTM به سنگدانه‌های کوچک‌تر از ۷۵ میلی‌متر و درشت‌تر از ۴٫۷۵ میلی‌متر شن می‌گویند. طبق استاندارد طبقه‌بندی متحد خاک شن به دو رده شن ریز و شن درشت تقسیم می‌شود. برای نمونه منظور از ۰۴ و ۰۶ این است که بزرگ‌ترین قطر سنگدانه به ترتیب از ۴ میلی‌متر و ۶ میلی‌متر بیشتر نباشد. منابع. شن و ماسه بانک اطلاعات بتن ایران
ژان دو نوا نیز یکی دیگر از جزایری است که به نام «سنت کریستوف» Saint-Christophe نیز شناخته می‌شود و حدود ۴٫۴ کیلومتر مربع وسعت دارد؛ جزیره‌ای حاره‌ای، هموار و پست و کم ارتفاع می‌باشد. در تنگ‌ترین قسمت از کانال موزامبیک واقع است و در بین ماداگاسکار و موزامبیک قرار دارد. این جزیره از نظر سیاسی و اداری بخشی از جزایر پراکنده جنوبی فرانسه در اقیانوس هند است. این جزیره به همراه منطقه انحصاری اقتصادی آن، در حدود ۶۱۰۵۰ کیلومتری و مورد ادعای ماداگاسکار نیز می‌باشد. این جزیره توسط جزیره رئونیون فرانسه از نظر نظامی
این جزیره توسط جزیره رئونیون فرانسه از نظر نظامی اداره می‌شود و دارای ایستگاه هوایی می‌باشد. نام جزیره از نام João da Nova، کاشف پرتغالی آن که در سده ۱۵ میلادی می‌زیسته گرفته شده‌است جستارهای ویژه. سرزمین‌های جنوبی و جنوبگانی فرانسه
جزیره کلیپرتون (Île Clipperton در اختیار فرانسه) جزیره‌ای مرجانی و غیرمسکونی در شرق اقیانوس آرام، جنوب غربی مکزیک و غرب کاستاریا نام جزیره مأخوذ از نام جان کلیپرتون دزد دریایی انگلیسی که در ۱۷۰۵ در این جزیره پناهگاه ساخت.
حجله، اتاقی است که معمولاً عروس و داماد، شب زفاف خود را در آن می‌گذرانند. در گذشته، حجله معمولاً اتاقی صندوقخانه مانندی بود و برای این‌که زنان، عروس و داماد را نبینند، حتی‌المقدور بدون پنجره بود. دیوارهای حجله نقاشی می‌شد و تصاویر شیرین و فرهاد را بر روی آن می‌کشیدند.
بوتیک یک فیلم ایرانی به کارگردانی حمید نعمت‌الله و محصول سال ۱۳۸۲ است. این فیلم برنده سیمرغ بلورین بهترین فیلم اول از بیست و دومین جشنواره فیلم فجر و گلشیفته فراهانی برنده بهترین بازیگر نقش اصلی زن از جشنواره سه قاره شد. در فیلم بازیگرانی چون گلشیفته فراهانی، محمدرضا گلزار، حامد بهداد، رضا رویگری، افسانه چهره آزاد و… به نقش‌آفرینی می‌پردازند. خلاصه فیلم. اتی (احترام) سهم خود را از خانه اجاره ایی که با دوستانش اجاره کرده نپرداخته و صاحب خانه قصد دارد آنها را بیرون کند. جهان (جهانگیر) جوانی که در بوتیک کار
بیرون کند. جهان (جهانگیر) جوانی که در بوتیک کار می‌کند مبلغ مورد نیاز اتی را فراهم می‌کند. اما اتی با آن مبلغ تصمیم می‌گیرد به خارج برود. سعی اتی برای تهیه کسری پولی که برای خارج رفتن نیاز دارد اتی را در موقعیت خطیری قرار می‌دهد.
ایستگاه قطب جنوب آمونسن–اسکات ایستگاهی تحقیقاتی متعلق به ایالات متحده آمریکا است که در نقطه قطب جنوب در قاره جنوبگان ساخته شده و جنوبی‌ترین نقطه مسکون بر روی کره زمین به‌شمار می‌رود. تاریخچه. این ایستگاه بین سال‌های ۱۹۵۶- ۱۹۵۷ به وسیله حمل و نقل هوایی ساخته شده و به نام دو نفر از اولین کسانی که حدود صد سال پیش به قطب جنوب رسیدند، نام گذاری شده‌است. روزانه چندین پرواز از پایگاه بزرگ دیگر آمریکا در قطب جنوب به نام پایگاه مک‌موردو به این ایستگاه انجام می‌شود. به منظور جلوگیری از یخ زدگی، موتور هواپیماها در حین
منظور جلوگیری از یخ زدگی، موتور هواپیماها در حین توقف بر روی یخ روشن می‌مانند کمترین میزان دمای ثبت شده توسط محققان ایستگاه، دمای منفی ۹۰ درجه فارنهایت بوده‌است. پل سیپل پیشاهنگ و کاوشگر قطبی در اظهاراتش اذعان داشته که در دمای منفی ۶۰ درجه، مردانی را دیده که خون تف می‌کردند چرا که مویرگ‌های نایژه دستگاه تنفس انسان در چنین دمایی منجمد می‌شود. تجمع برف در مناطق و فضاهای باز در قطب جنوب تقریباً در طول سال است. این در حالی است که بارش برف به همراه کولاک شدید باعث می‌شود که برف، با سرعت بیشتری در مجاورت سازه‌ها
می‌شود که برف، با سرعت بیشتری در مجاورت سازه‌ها انباشته گردد. تا سال ۱۹۶۰، سه سال پس از ساخت‌وسازها در ایستگاه، محوطه در زیر برف مدفون شده بود. ساختمان ایستگاه جدید که به دنبال تخریب ایستگاه پیشین در سال ۲۰۱۰ تکمیل گردید، دارای یک طراحی ماژولار قابل تنظیم ارتفاع از سطح دریا است که با توجه به افزایش جمعیت محققان ساکن در ساختمان، اقدام به تنظیم ارتفاع سازه برای جلوگیری از تدفین شدن در برف‌ها می‌نماید چرا که سالانه، به‌طور میانگین در حدود برف اطراف سازه را فرا می‌گیرد بدون آنکه ذوب شود.
هاشم رضی (۲۶ تیر ۱۳۱۳ – ۱۸ بهمن ۱۴۰۰) ایران‌شناس، پژوهشگر، نویسنده و مترجم ایرانی بود. او بیش از ۲۰ کتاب تألیفی در مورد ایران‌شناسی، آیین زرتشت، ادیان جهان و روان‌شناسی داشت. هاشم رضی‌زاده متولد ۲۶ تیر ۱۳۱۳ خورشیدی در تهران بود. دوران تحصیل را در تهران گذراند. به سفارش محمدتقی مصطفوی به پدربزرگش، زبان فرانسه را آموخت. سپس به آموختن زبان انگلیسی و زبان آلمانی پرداخت. به کتاب‌های باستان‌شناسی و دین زرتشت و نیچه علاقه‌مند بود. ازسوی مدیر کتابفروشی طهوری با محمد مکری آشنا شد و از کتابخانه ارزشمند او بهره برد.